基于动态概率路径事件模型的rfid数据填补算法

rfid数据采集过程中漏读现象频频发生,降低了rfid(radiofrequencyidentification)应用中查询结果的准确性.目前解决漏读问题的算法主要是以rfid原始读数为粒度,并基于标签自身历史读数进行窗口平滑,这种作法会填补许多与查询无关的冗余数据,并且在多逻辑区域参与的复杂应用中,填补准确率较差.为解决上述问题,首次将rfid数据从数据层抽象到逻辑区域层作为处理的粒度,提出3种基于动态概率路径事件模型的数据填补算法,通过挖掘已知的区域事件的顺序相关性来对后续发生的事件进行判断